在AI近期的发展中越来越关键，作为开发多功能通用助手的基础元素。然而，这些方法建立在粗糙的图像级对齐上，这在细粒度理解（如区域描述和推理）方面存在不足。为此，Peng等人（2023年）；Chen等人（2023年）；You等人（2023年）整合了定位能力，并在对话中解锁了参照能力，即用户可以指向物体或区域作为输入，模型以边界框的空间坐标回应。这一进步使MLLMs能够执行需要详细视觉理解的任务，是该领域的重要进展。
CVPR 2019 | 旷视提出超分辨率新方法Meta-SR：单一模型实现任意缩放因子
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 本文提出了迈向通用 CNN 架构：CCNN，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？ 本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上实现 SOT
选自arXiv 作者：David W. Romero等 机器之心编译 编辑：陈萍 本文提出了迈向通用 CNN 架构：CCNN，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？ 本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上
上两幅图像中上面为低分辨率模糊图像，下面大图来自几天前刚出来的超分辨率算法DPSR的结果。在我们的印象中，往往超分辨率后的图像会看起来轻微模糊，但该算法能够将模糊的低分辨率图像放大，而且更清晰。
本文提出一种非常简单的极限分辨率的风格迁移框架URST，首个可以处理任意高分辨率(比如
近期，扩散模型凭借其出色的性能已超越 GAN 和自回归模型，成为生成式模型的主流选择。基于扩散模型的文本到图像生成模型（如 SD、SDXL、Midjourney 和 Imagen）展现了生成高质量图像的惊人能力。通常，这些模型在特定分辨率下进行训练，以确保在现有硬件上实现高效处理和稳定的模型训练。
来源：机器之心 本文约2400字，建议阅读5分钟 来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？ 本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上实现 SOTA ！ 1998 年 L
转载整理自 快手音视频技术 量子位 | 公众号 QbitAI 现在，视频超分辨率算法又迎来新突破。 一篇最新登上CVPR 2022的论文，从一种新的视角，统一了视频超分辨率中的低分辨率和高分辨率的时序建模思路。 论文提出一种新的视频超分辨率框架，以较小的计算代价，充分利用了低分辩和高分辨率下的时序互补信息，以此带来更多细节和纹理的超分辨率结果。 研究在多个公开数据集上达到了SOTA效果，也为后续的视频超分辨率研究提供了新的灵感。 文章地址：https://arxiv.org/abs/2204.07114
在多媒体系统中，不同的终端设备需要不同分辨率大小和不同质量的图像，但大多数现有的基于神经网络的图像压缩方法必须将同一图像的不同版本单独压缩为多个比特流，从而导致低编码效率。为了解决这个问题，有一些关于可缩放图像压缩的研究，其中图像的各种版本以分层方式的编码到单个比特流中。每个层负责对图像的一个对应版本进行编解码，并且通过不同的预测方法来减少相邻层之间的冗余。
AI科技评论按：用图像来重建3D数字几何结构是计算机视觉领域一个非常核心的问题。这种技术在许多领域都有广泛的应用，例如电影制作、视频游戏的内容生成、虚拟现实和增强现实、3D打印等等。伯克利人工智能研究
SwitchResX是一款专门为Mac电脑设计的分辨率管理工具。它允许用户在Mac电脑上自定义分辨率设置，并可通过应用程序快速地在不同的显示器之间切换，以满足不同的需求和优化显示效果。
GPT-4V 的推出引爆了多模态大模型的研究。GPT-4V 在包括多模态问答、推理、交互在内的多个领域都展现了出色的能力，成为如今最领先的多模态大模型。
超分辨率是一个不适定问题（ill-posed problem），它允许对给定的低分辨率图像做出多种预测。这一基础事实很大程度上被很多当前最优的深度学习方法所忽略，这些方法将重建和对抗损失结合起来，训练确定性映射（deterministic mapping）。
Final2x 能够将图片提升分辨率到任意尺寸，增强图像的分辨率和质量，使图像更清晰，内置 RealCUGAN、RealESRGAN、Waifu2x 和 SRMD 等多个模型
选自BAIR 作者：Christian Hane 机器之心编译 参与：panda 根据图像重建 3D 几何形状是计算机视觉领域的核心问题之一，其应用也多种多样，比如电影制作、视频游戏内容生成、虚拟现实和增强现实、3D 打印等等。前段时间，伯克利人工智能研究所（BAIR）的几位研究者提出了一种可根据二维图像重建高分辨率三维形状的方法——分层表面预测（HSP）。BAIR 官网近日发文对该研究成果进行了简单介绍，更多详细信息请阅读原论文。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.00710
超分辨率，简称超分，是通过低分辨率的图片/视频从而得到高分辨率的图片/视频的过程就是超分辨率重建。
今年 2 月初，Sora 的发布让 AI 社区更加看到了基础扩散模型的潜力。连同以往出现的 Stable Diffusion、PixArt-α 和 PixArt-Σ，这些模型在生成真实图像和视频方面取得了显著的成功。这意味着开始了从经典 U-Net 架构到基于 Transformer 的扩散主干架构的范式转变。
前端同学通常都用媒体查询或 rem 做多端适配，但是在 Cocos 上 CSS 不复存在。那你知道在 Cocos 上如何做到多端适配吗？本文从需求背景出发，带你领略Cocos的多端适配之道～ 背景 某一天接到了新需求，自己看了设计同学给的设计稿后瞬间感觉头大，分析了下主要有以下难点： 题目背景需为同一张背景图，在不同端上要显示背景图的不同区域 标题栏上的倒计时、题干与最小化按钮的贴边距离在各端各不相同 选项背景图需根据选项长度自动拉伸，同时保证两侧圆角不被拉伸 如果这种适配方案采用CSS实现的话，肯定
AI 科技评论按，全球计算机视觉三大顶会之一 CVPR 2019（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）将于 6 月 16-20 在美国洛杉矶如期而至。届时，旷视首席科学家、研究院院长孙剑博士将带领团队远赴盛会，助力计算机视觉技术的交流与落地。在此之前，旷视每周会推出一篇CVPR'19 接收论文解读文章。本文是第 3 篇解读，旷视研究院提出一种全新模型——Meta-SR，可通过单一模型解决超分辨率的任意缩放因子问题。
【新智元导读】3D重建是计算机视觉中的一个核心问题，应用于电影制作、视频游戏的内容制作、虚拟现实和增强现实、3D打印，等等。伯克利大学的研究团队提出根据单张彩色平面图像重建出高质量的3D几何图形的新方法，相比其他基线方法效果更好。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1704.00710.pdf 从平面图像重建3D几何图形是计算机视觉中的一个核心问题。3D重建有许多应用，例如电影制作、视频游戏的内容制作、虚拟现实和增强现实、3D打印，等等。这篇文章探讨如何从单一的彩色图像重建高质量的3D几
这篇专栏主要介绍我们团队（百度视觉技术部视频理解与编辑组）发表于CVPR 2021上的工作：”Drafting and Revision: Laplacian Pyramid Network for Fast High-Quality Artistic Style Transfer“。这篇论文主要针对当前的前馈风格化网络对于复杂的风格纹理迁移不理想的问题，提出了一种基于拉普拉斯金字塔的风格化网络，在风格化速度和质量上均有很大的提升，是我们在风格化方向的第一篇工作。相关的代码已经开源在PaddleGAN 欢迎大家试用和star。
Transformer在自然语言处理（NLP）领域巨大的成功激发了计算机视觉（CV）社区内的相当大探索。特别是，视觉Transformer（ViTs）将图像分割为非重叠的块，将每个块投射成标记，然后应用多头自注意力（MHSA）来捕捉不同标记之间的依赖关系。得益于Transformer卓越的建模能力，ViTs在多样的视觉任务中取得了不错的结果，包括图像分类，目标检测，视觉-语言建模，甚至是视频识别。
超分辨率（SR）和图像生成是计算机视觉中重要的任务，在现实应用中得到广泛采用。然而，大多数现有方法仅在固定放大倍数下生成图像，并且容易出现过平滑和伪影。此外，在输出图像的多样性和不同尺度下的一致性方面也不足。大部分相关工作应用了隐式神经表示（INR）到去噪扩散模型中，以获得连续分辨率的多样化且高质量的SR结果。由于该模型在图像空间中操作，所以产生分辨率越大的图像，需要的内存和推理时间也越多，并且它也不能保持尺度特定的一致性。
在上一期单细胞PCA降维结果理解中给大家介绍了PCA降维，以及如何理解我们得到的降维结果。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.02314.pdf
随着深度神经网络的到来，基于学习的三维重建方法逐渐变得流行。但是和图像不同的是，在3D中没有规范的表示，既能高效地进行计算，又能有效地存储，同时还能表示任意拓扑的高分辨率几何图形。
大型多模态模型近年来取得了显著进展，在包括图像和视频理解、数字代理开发[53]和机器人技术[24]在内的多个领域表现出卓越性能。要理解和处理广泛任务和复杂场景的必要性凸显了视觉编码器的重要性，而视觉编码器主要是指Vision Transformer。然而，ViT的二次空间复杂性和过多的视觉标记输出限制了其在多样和高分辨率任务中的应用。过多的视觉标记导致大型语言模型的计算负担大幅增加，远远超过了视觉编码器中二次空间复杂度引起的计算成本。这种视觉标记的冗余不仅牺牲了效率，还阻碍了视觉信息的有效提取[31；11]。尽管提出了一系列方法（表1；[31；27；49]）来修正ViT的二次空间复杂度，但它们未能解决视觉标记冗余的关键问题[5；28]。
自从Alexnet赢得2012年的ImageNet竞赛以来，CNNs（卷积神经网络的缩写）已经成为深度学习中各种任务的事实算法，尤其是计算机视觉方面。从2012年至今，研究人员一直在试验并试图提出越来越好的体系结构，以提高模型在不同任务上的准确性。近期，谷歌提出了一项新型模型缩放方法：利用复合系数统一缩放模型的所有维度，该方法极大地提升了模型的准确率和效率。谷歌研究人员基于该模型缩放方法，提出了一种新型 CNN 网络——EfficientNet，该网络具备极高的参数效率和速度。今天，我们将深入研究最新的研究论文efficient entnet，它不仅关注提高模型的准确性，而且还关注模型的效率。
机器之心专栏 作者：MMLab@NTU 来自南洋理工大学 S-Lab 的研究者提出了一个基于零次学习文本驱动的 HDR 全景图合成框架。 伴随着元宇宙的浪潮和虚拟现实技术的不断进步，业内对于 3D 逼真写实渲染的需求愈发凸显。除去建模精细度，环境光照也是影响渲染质量的重要因素。在所有的图形学技术中，高动态范围全景贴图（HDRI）能够提供逼真的场景光照和沉浸式的环境纹理，是最通用且高效的方法。 然而，能够直接应用到渲染管线中的 HDRI 应具有足够多的场景细节、极高的分辨率和记录线性光照的高动态范围。这使得不
DeepLabV3 采用多个不同比例的并行 atrous conv 来挖掘不同尺度的上下文信息，记为 ASPP.
显著性目标检测模型通常需要花费大量的计算成本才能对每个像素进行精确的预测，因此这使得其几乎不适用于低功耗的设备。
MEIC清单仅为中国境内的排放清单，但是在模拟全国污染场的案例中，中国周边国家的排放是不容忽视的，因此需要通过MIX清单来对MEIC进行一个补充。
以躺在草坪上的男人为中心，将镜头画面按照 10 倍的比例不断扩展，你将看到一亿光年外的场景。
BetterDisplay for Mac是一款功能强大的显示器管理工具，可用于在 Mac 创建虚拟高分辨率显示器然后以屏幕镜像形式输出到物理低分辨率显示器。可以将你的显示器转换为完全可伸缩的屏幕，允许亮度控制，提供XDR/HDR升频。帮助您为 Mac 创建和管理虚拟显示器。
现在市场上的显示设备分辨率五花八门绿肥红瘦（主要是手机），所以屏幕适配是游戏开发过程中必不可少的步骤。
随着在线教育网站、视频媒体平台、网络电视平台的发展，支持根据网络带宽自动切换多分辨率规格的视频播放需求日益增多。自适应码流可以很好地支持这种场景，从低分辨率开始播放，随后根据网络带宽情况选择相应的分辨率规格进行播放，提供秒开、高清、无卡顿的播放体验。本篇将以腾讯云点播为例，给大家介绍下自适应码流的使用，转出多种分辨率效果如下：
没玩过图像缩放都不好意思说自己玩儿过FPGA，这是CSDN某大佬说过的一句话，鄙人深信不疑。。。
这应该是过采样系列的最后一篇文章，经常有同学在使用FPGA、单片机或者DSP进行过采样时没有正确设计代码，导致结果异常，有些结果看似正常，而实际却没有意义。
寄存器 OUT_CFG 默认参数时，当降雨量达到预设的分辨率时，传感器从脉冲线输出脉冲信号、从数字
作者：David Berthelot、Peyman Milanfar、Ian Goodfellow
整数倍率放大：许多传统算法使用了亚像素卷积的方法，但是亚像素卷积只能对整数放大倍率使用。
BetterDisplay for Mac是一款功能强大的显示器管理工具，可用于在 Mac 创建虚拟高分辨率显示器然后以屏幕镜像形式输出到物理低分辨率显示器。可以将你的显示器转换为完全可伸缩的屏幕，允许亮度控制，提供XDR/HDR升频。帮助您为 Mac 创建和管理虚拟显示器，注意：如果双击app不能打开软件的话，可以右键BetterDisplay.app-显示包内容-Contents-MacOS-双击运行终端文件BetterDummy打开软件。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】文本到2维图像、2维视频、3维模型，现在终于发展到3维模型视频了！ AI生成模型在过去这段时间里取了巨大的进展，就图像领域来说，用户可以通过输入自然语言提示来生成图像（如DALL-E 2，Stable Diffusion），也可以在时间维度上扩展生成连续的视频（如Phenaki），或者在空间维度上扩展直接生成3D模型（如Dreamfusion）。 但到目前为止，这些任务仍然处于孤立的研究状态，彼此之间不存在技术交集。 最近Meta AI的研究人员结
SYN5650型函数/任意波形发生器是一款按照《JJG 173-2003信号发生器检定规程》和《JJG 840-2015函数发生器检定规程》研发生产的高性价比可编程函数/任意波信号发生器，能产生正弦波、方波、三角波、脉冲波、以及任意波等多种波形。该信号发生器集函数信号发生器，任意波形发生器，微波信号发生器，脉冲信号发生器，噪声发生器，频率计，计数器和扫频仪等八种仪表功能于一体。
这是卷积神经网络学习路线的的第二十二篇文章，要介绍的是2019年Google Brain的大作EfficientNet，论文全名为EfficientNet：Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks。
该论文指出识别每张图片所需要的最小分辨率是不同的，而现有方法并没有充分挖掘输入分辨率的冗余性，也就是说输入图片的分辨率不应该是固定的。论文进一步提出了一种动态分辨率网络 DRNet，其分辨率根据输入样本的内容动态决定。一个计算量可以忽略的分辨率预测器和我们所需要的图片分类网络一起优化训练。在推理过程中，每个输入分类网络的图像将被调整到分辨率预测器所预测的分辨率，以最大限度地减少整体计算负担。
从图中可以发现，MEG和EEG有着极好的时间分辨率，但空间分辨率很差，因此在MEG和EEG研究中，常常不知道信号到底来自于哪个脑区。而PET成像技术的时间分辨率一般是几分钟，略差于BOLD fMRI,而空间分辨率是厘米级的,略优于EEG和MEG。在fMRI技术中，ALS fMRI（arterial spin labeling fMRI，动脉自旋标记fMRI）在时间稳定性方面非常好，即它可以比较间隔时间长达几天或十几天的两种激活状态。
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